Secondo un recente report di Statista, il mercato globale dell’Intelligenza Artificiale nel settore sanitario, che nel 2021 valeva circa 11 miliardi di dollari, si stima possa raggiungere quasi i 188 miliardi di dollari nel 2030 con un tasso di crescita annuo del 37%. Dunque un mercato sempre più in espansione, che trova ragione nei notevoli miglioramenti che l’IA apporta al settore sanitario, permettendo sia di ridurre i costi sanitari sia di supportare i medici nell’analisi diagnostica del paziente. “Intelligenza Artificiale e Machine Learning analizzano enormi quantità di dati in tempi brevissimi: per sfruttarne al massimo le potenzialità è importante sviluppare delle software suite modulari che consentano di creare architetture cloud-native e che attraverso l’IA permettano di ridurre il time to market semplificando la vita di chi deve andare a sviluppare le applicazioni”, ha commentato Marzio Ghezzi, CEO di Mia-Care.
Il 94% delle organizzazioni sanitarie ha dichiarato di utilizzare l’Intelligenza Artificiale o il Machine Learning, secondo i dati riportati da un sondaggio di Morgan Stanley Research; ugualmente il 40% dei dirigenti sanitari prevede un aumento degli investimenti nell’IA nei prossimi cinque anni. Dati, questi, che ben evidenziano il ruolo sempre più centrale che l’automazione svolgerà nel settore, tanto che nel recente report di Statista si prospetta che entro il 2030 il mercato globale dell’Intelligenza Artificiale nel settore sanitario, che nel 2021 valeva circa 11 miliardi di dollari, raggiungerà circa 188 miliardi di dollari, con un tasso di crescita annuo del 37%. Cifre davvero impressionanti, giustificate dagli miglioramenti che l’applicazione dell’IA può apportare al settore sanitario, migliorando la vita dei pazienti e consentendo una significativa riduzione dei costi. Per esempio, è possibile ridurre i costi sanitari legati alle cosiddette ‘riammissioni’, che si verificano quando un paziente precedentemente ricoverato necessita di cure aggiuntive o affronta complicazioni che richiedono un nuovo ricovero, fino a 16 miliardi di dollari circa. Ugualmente le Unità di terapia intensiva Intelligenti, oltre a permettere un monitoraggio costante e in tempo reale e aiutare il personale medico a prendere decisioni più informate e tempestive, potrebbero comportare, per le strutture sanitarie, un risparmio annuo di circa 323.000 dollari per posto letto. Risparmi che avrebbero un impatto anche nel settore farmaceutico: i costi legati alla scoperta di farmaci potrebbero infatti ridursi di oltre 70 miliardi di dollari entro il 2028 grazie all’impiego di algoritmi di Machine Learning che accelerano lo sviluppo di nuovi farmaci e dunque riducono tempi e costi. “L’IA sta trasformando il modo in cui la sanità viene erogata, portando a un sistema sanitario più efficiente con benefici significativi per pazienti, medici e fornitori di servizi sanitari. Da un lato infatti consente ai professionisti di risparmiare tempo, accedere rapidamente all’intera storia clinica dei pazienti e quindi effettuare diagnosi più precise e prendere decisioni più informate, in tempo reale. Dall’altro per i pazienti l’esperienza sanitaria è assolutamente migliorata, con cure di alta qualità fornite in modo più rapido ed efficace”, ha commentato Marzio Ghezzi, CEO di Mia-Care, azienda specializzata nella creazione di piattaforme e applicazioni digitali nell’ambito del digital health.
Secondo quanto riporta Statista, prima dell’implementazione dell’IA i medici in Europa dedicavano metà del loro tempo alle attività amministrative e l’altra metà all’assistenza ai pazienti. Tuttavia, con l’IA si prevedeva che avrebbero potuto dedicare quasi il 20% in più del loro tempo all’assistenza diretta ai pazienti, fornendo cure più personalizzate e di alta qualità. L’IA infatti permette di raccogliere, archiviare e analizzare le informazioni, oltre che semplificarne la condivisione: le organizzazioni sanitarie possono collegare informazioni provenienti da fonti diverse, offrendo una visione più olistica dello stato di salute dei pazienti e contribuendo a migliorare il trattamento e la gestione delle malattie. Ad esempio, l’Intelligenza Artificiale può raccogliere dati dai dispositivi, analizzando i parametri vitali dei pazienti e i risultati di screening preventivi per individuare problemi, consigliare terapie e monitorare costantemente livelli di glucosio, salute cardiaca e neurologica. È stato infatti stimato che l’IA potrà essere in grado di ridurre l’86% degli errori commessi dagli operatori sanitari, il che potrebbe consentire di salvare oltre 250.000 vite ogni anno. Se prendiamo per esempio in considerazione uno studio recentemente pubblicato sulla rivista The Lancet Oncology e ripreso dalla CNN, che ha coinvolto 80.000 donne in Svezia, si evidenzia come l’assistenza dell’Intelligenza Artificiale abbia supportato il personale sanitario nell’individuare il 20% in più di casi di carcinoma mammario, contribuendo peraltro a non aumentare i falsi positivi e riducendo il carico di lavoro dei medici, nella lettura delle mammografie, del 44%.
D’altro canto anche i pazienti sembrano apprezzare l’uso dell’IA, per cui la maggior parte si trova a proprio agio nell’utilizzare assistenti virtuali (chatbot e app) in grado di gestire domande sui farmaci, inviare report ai medici e supportare i pazienti nella prenotazione di visite. “In quest’ottica l’Intelligenza Artificiale applicata in ambito sanitario permette di abilitare due diversi trend di performance: da un lato fornisce strumenti che permettono di affiancare il medico nelle sue attività giornaliere di supporto al paziente, migliorando l’interazione e la qualità dell’assistenza – afferma Ghezzi – ad esempio grazie a tecnologie come il Text-to-Speech (TTS), Speech-to-Text (STT) o l’Optical Character Recognition. Prendiamo il caso di un medico che deve svolgere l’anamnesi di un paziente: grazie alla tecnologia Speech-to-Text è in grado di trascrivere il parlato in forma scritta su supporti digitali in modo semplice e veloce. Dall’altro lato permette di unificare il lavoro di professionisti sanitari, sviluppatori software e data scientist mettendo a disposizione un ambiente di sviluppo efficiente per creare e gestire algoritmi finalizzati all’IA e fornendo strumenti per monitorare attività di Data drifting e Data modeling. Possiamo pensare per esempio al digital twin, un gemello digitale che raccoglie e organizza i dati clinici provenienti da diverse fonti in un unico ambiente digitale, come quello che sta sviluppando il Centro Diagnostico Italiano (CDI) per i suoi pazienti avvalendosi della tecnologia di Mia-Care”.
